package com.apkcore.bl;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * 300. 最长递增子序列Copy for Markdown
 * 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。
 * <p>
 * 子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。
 * <p>
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]
 * 输出：4
 * 解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：nums = [0,1,0,3,2,3]
 * 输出：4
 * 示例 3：
 * <p>
 * 输入：nums = [7,7,7,7,7,7,7]
 * 输出：1
 * <p>
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * 1 <= nums.length <= 2500
 * -104 <= nums[i] <= 104
 * <p>
 * <p>
 * 进阶：
 * <p>
 * 你可以设计时间复杂度为 O(n2) 的解决方案吗？
 * 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log(n)) 吗?
 * https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/
 */
public class _300最长递增子序列 {
    public static void main(String[] args) {
//        int[] nums = {10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18};
        int[] nums = {4, 10, 11, 12, 5, 3, 8, 9, 11};
        System.out.println(new _300最长递增子序列().lengthOfLIS3(nums));
    }

    /**
     *
     */
    public int lengthOfLIS3(int[] nums) {
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return 0;
        }
        int[] arr = new int[nums.length];
        int len = 0;
        for (int num : nums) {
//            for (int i = 0; i <= len; i++) {
//                if (num <= arr[i]) {
//                    //重叠在一起
//                    arr[i] = num;
//                    break;
//                } else {
//                    if (i == len) {
//                        arr[i] = num;
//                        len++;
//                        break;
//                    }
//                }
//            }
            if (num > arr[len]) {
                // 直接添加在那个元素的后面，所以 end 先加 1
                len++;
                arr[len] = num;
            }else {
                for (int i = 0; i < len; i++) {
                    if(arr[i]<=num){
                        arr[i] = num;
                        break;
                    }
                }
            }

            for (int i : arr) {
                System.out.print(i + ",");
            }
            System.out.println();
        }

        return len;
    }

    /**
     * 利用二分查找维护最长的严格递增子序列, 目的是使递增序列的增量尽可能的小, 利用贪心的思想, 如果我们能保证递增序列的增量一直处于最小的状态, 我们就能得到最后的最长递增序列长度
     * <p>
     * 时间复杂度: O(NlogN)
     * <p>
     * 作者：moreality
     * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/solution/300-zui-chang-di-zeng-zi-xu-lie-er-fen-c-31sk/
     * 来源：力扣（LeetCode）
     * 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
     */
    public int lengthOfLIS2(int[] nums) {
        int len = 1;
        int n = nums.length;
        if (n == 0) {
            return 0;
        }
        //维护一个单调数组,第一个元素记录下标为1,方便返回长度
        int[] d = new int[n + 1];
        d[1] = nums[0];
        //判断给定数组元素是否大于单调数组最大值,大于就直接加到末尾
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (nums[i] > d[len]) {
                d[++len] = nums[i];
                for (int j : d) {
                    System.out.print(j + ", ");
                }
                //如果小于,就找到单调数组中第一个小于num[i]的数,然后更新[pos + 1]
            } else {
                int left = 1;
                int right = len;
                int pos = 0;
                while (left <= right) {
                    int mid = (left + right) >> 1;
                    if (d[mid] < nums[i]) {
                        pos = mid;
                        left = mid + 1;
                    } else {
                        right = mid - 1;
                    }
                }
                d[pos + 1] = nums[i];
                for (int j : d) {
                    System.out.print(j + ", ");
                }
            }
            System.out.println();
        }

        return len;
    }

    /**
     * dp[i] 到num[i]的最大递增子序列
     * dp[0]=1
     * 状态转移
     * 遍历1--i-1,j,如果num[j]<num[i]
     * dp[i] = dp[j}+1
     */
    public int lengthOfLIS(int[] nums) {
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return 0;
        }
        int[] dp = new int[nums.length];
        Arrays.fill(dp, 1);
        int max = 0;
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (nums[j] < nums[i]) {
//                    dp[i] = dp[j] + 1;
                    dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
                }
            }
            max = Math.max(max, dp[i]);
        }
        return max;
    }
}
